Honnan tudja a ChatGPT, mit ajánljon neked?

Minden nagy nyelvi modellt hatalmas szövegmennyiségen tanítanak. A tanult anyag nem kereshető adattárként marad meg.

A folyamat ennél jóval különösebb. A tanítás során látott szövegek mintázatai beépülnek a modell paramétereibe, nagyjából úgy, ahogy egy sokat olvasott ember fejében sem teljes cikkek raktározódnak. Összefüggések maradnak meg. Ezekhez benyomások és asszociációk kapcsolódnak.

Ezt nevezzük parametrikus memóriának. Négy tulajdonsága határozza meg a működését.

Először: menet közben nem frissíthető. Nincs benne átírható „rekord”. Változást csak egy új tanítási ciklus hoz, ez pedig hónapos vagy éves ritmusban történik.

Másodszor: a modell belső fogalmi tere nagyrészt közös a különböző nyelvek között. A nyelv, amelyen kérdezel, elsősorban a válasz megfogalmazását befolyásolja.

Harmadszor: ez a fogalmi tér túlnyomórészt angol nyelvű szövegekből épült fel. Amikor magyarul kérdezel egy CRM-rendszerről, többnyire az angolul megtanult tudást kapod vissza magyarul. A ChatGPT ezért ajánl keresés nélkül szinte biztosan HubSpotot vagy Pipedrive-ot: az angol weben kialakult konszenzust fogalmazza újra. Magyar szereplő akkor kerül elő, ha elég erős nyomot hagyott a tanítókorpuszban.

Negyedszer: ami beépült, azt a modell keresés nélkül is magával hordozza minden válaszában. Ez a réteg lassan változik. Amit megjegyzett, az már a saját tudásának része.

Amikor a ChatGPT keresést indít, belép a második réteg. A Google AI Overview minden esetben erre a működésre épül.

A modell friss találatokat gyűjt a webről, majd ezekből állítja össze a választ. Ezt nevezzük visszakeresési, angolul retrieval rétegnek. Működése jelentősen eltér a feltanított memóriáétól.

Gyorsan reagál: az új tartalom órák vagy napok alatt megjelenhet benne. Erősen függ a kérdés nyelvétől és a felhasználó helyétől is.

Magyar kérdésnél a kereső előrébb sorolja a magyar nyelvű oldalakat, a ChatGPT pedig jellemzően a kérdés nyelvén generál keresőkifejezést. A CRM-kérdés kereséssel kiegészített változata így már magyar összehasonlító cikkekből és listákból dolgozik. A válaszba azok kerülnek be, akik ezekben a forrásokban szerepelnek.

A két réteg a gyakorlatban szendvicsszerűen épül egymásra. A feltanított memória befolyásolja, hogy a modell mit keres, az élő keresés behozza a friss forrásokat, majd a memória azt is súlyozza, mit érdemes kiemelni belőlük. Hatásuk felerősíti egymást.

Az „élő keresés” mögött a legtöbb esetben a Google indexe áll. Érdemes ezért pontosan megérteni a működését.

Az index egy négylépcsős gépezet. Jóval több egy weboldalakból álló másolatgyűjteménynél.

Első lépcső: a bejárás (crawl). A Googlebot linkeken és oldaltérképeken keresztül fedezi fel a webcímeket. A korábbi bejárások adatait is felhasználja, majd az úgynevezett bejárási keret (crawl budget) alapján ütemezi, hogy mit és mikor töltsön le. Ebben a szakaszban még csak a nyers HTML-t látja.

Második lépcső: a renderelés. Itt érvényesül a Google egyik legfontosabb, mégis kevéssé ismert képessége.

Egy Chromium-alapú motorral le is futtatja az oldal JavaScript-kódját, jellemzően egy későbbi, második hullámban. Emiatt egy modern, JavaScriptre épülő weboldal hibátlanul megjelenhet a Google-ben, miközben az AI-rendszerek bejárói számára szinte üres. Az AI-crawlerek többsége ugyanis nem futtat JavaScriptet.

Saját auditjainkban ez az egyik leggyakoribb lelet. A cég úgy látja, hogy jelen van az interneten. A gépi olvasók eközben lényegében egy üres oldalt érzékelnek.

Harmadik lépcső: az indexelés. A tényleges index a renderelt tartalomból épül fel.

A szöveg szavakra bomlik, majd egy úgynevezett fordított indexbe kerül. Itt minden szóhoz azoknak az oldalaknak a listája tartozik, amelyeken előfordul, a pontos pozícióval együtt. Úgy képzeld el, mint egy hatalmas könyv tárgymutatóját, ahol maga a „könyv” az egész web.

Ehhez kapcsolódnak az oldalról gyűjtött további jelek. Ide tartozik a linkhálózat és a frissesség, valamint a strukturált adatok és a PageRank öröksége. Külön réteget alkot a Knowledge Graph is, amely a szöveget entitások szintjén értelmezi. Felismeri a cégeket és a személyeket. A fogalmakat is azonosítja.

Ezért ér többet az entitásalapú munka, például a Wikidata használata, a strukturált adatok kialakítása és a következetes névhasználat, mint a kulcsszavak halmozása.

Negyedik lépcső: a kiszolgálás. A Google először értelmezi és szükség esetén átfogalmazza a beérkező kérdést.

Ezután jelölteket keres vissza az indexből, majd többlépcsős rangsorolással rendezi őket. Az AI Overviews erre a rendszerre épül rá: a már rangsorolt találatokból a Gemini modell fogalmaz választ. Az AI-válaszban való megjelenés így nagyrészt a klasszikus keresési rangsor következménye.

Az index fizikailag adatközpontok ezreiben működik, sok kisebb részre, úgynevezett shardokra bontva. Több példányban tárolják.

A tárolás is rétegzett. A gyakran keresett és friss tartalom gyorsan elérhető rétegben marad, a ritkán használt anyag pedig mélyebb, olcsóbb tárolási szintre kerül.

Az élettartam különösen fontos kérdés. Az index folyamatosan változó pillanatképet mutat a webről. Négy szempont segít megérteni, meddig marad benne egy tartalom.

Az első az újrabejárás gyakorisága. Ezt az oldal fontossága és frissülési üteme határozza meg. Egy nagy hírportált akár percenként vagy óránként meglátogathat a Googlebot. Egy átlagos céges oldalra naponta vagy hetente tér vissza, egy ritkán változó aloldalra pedig esetenként csak havonta.

A második a változások észlelésének sebessége. A ChatGPT keresési rétege hasonló logikával frissül. A nagy tekintélyű híroldalak módosításait órákon belül észlelheti, az átlagos weboldalak változásai jellemzően 24–72 óra alatt jelennek meg.

A harmadik az indexben maradás. Egy oldal idővel ki is eshet. Ha tartósan elérhetetlen, gyenge minőségűnek ítélik vagy duplikáltnak számít, a rendszer először ritkábban járja be, később pedig elengedi. A „be vagyunk indexelve” ezért folyamatosan újratermelendő eredmény.

A negyedik a két memóriaréteg eltérő élettartama. A keresési index emlékezete hetekben vagy hónapokban mérhető. A ma publikált tartalom néhány hét múlva már hatást gyakorolhat. Később el is tűnhet. A feltanított memória modellgenerációkban mérhető: amit egy következő tanítási ciklus beépít, azt a modell éveken át hordozhatja, keresés nélkül is.

A keresési jelenlét bérelt helyhez hasonlít. A feltanított memóriában megszerzett hely már tartósabb tulajdon.

Az AI-válaszok forrásai között egy platform messze kiemelkedik. Ez a Reddit.

A nagy citációs mérések szerint jelenleg ez az AI-válaszmotorok legtöbbet hivatkozott forrása. Az összesített mérésekben a citációk körülbelül 40 százaléka köthető hozzá, így a Wikipédiát és a YouTube-ot is megelőzi. A Google ezért fizetett évi, nagyságrendileg 60 millió dollárt a Reddit-tartalmakhoz való hozzáférésért, és az OpenAI is külön megállapodást kötött a platformmal.

Hol jelenik meg a Reddit az eddig felvázolt rendszerben? Mindkét rétegben szerepet kap, eltérő módon.

A keresési rétegben a Reddit-threadek ugyanúgy rangsorolódnak, mint más weboldalak. Itt válik fontossá egy gyakran félreértett összefüggés.

A mérések szerint a Google-rangsor jelzi előre a legjobban, hogy egy threadet idéz-e majd az AI. A Reddit-karma ebből a szempontból kevésbé meghatározó. Az idézett threadek nagy többsége az adott kérdésre a Google első oldalán szerepel, ezért a Reddit-citáció rendszerint a keresőrangsor eredménye.

Egy használható „Reddit-stratégia” így kezdődik: meg kell találni, mely threadek rangsorolnak az ügyfelek kérdéseire. Ezután azt kell megvizsgálni, hogy a cég jelen van-e bennük hiteles, hasznos és adatokra épülő hozzászólással.

Miért rangsorol a Google ennyire jól Reddit-threadeket?

A háttérben tudatos Google-döntés áll. A folyamat a felhasználói viselkedésből indult ki.

Éveken át emberek milliói írták a keresésük végére a „reddit” szót. Ezzel jelezték, hogy a SEO-ra gyártott, egymáshoz hasonló cikkek mellett valódi emberek saját tapasztalataira is kíváncsiak. A Google reagált erre az igényre.

2023-tól a kereső kifejezetten felértékelte a fórumokon és közösségi felületeken megjelenő tartalmakat. A találati oldal külön „Discussions and forums” modult kapott, a rangsoroló rendszerek pedig nagyobb figyelmet fordítottak a „rejtett kincsekre” és az első kézből származó tapasztalatokra.

A Reddit két nagy szerkezeti előnnyel rendelkezik. Az egyik a web egyik legerősebb domaintekintélye. A másik a folyamatosan frissülő tartalom és a sűrű belső linkháló együttese, amelyen a bejárók könnyen közlekednek.

Az eredmény gyorsan láthatóvá válhat. Egy jól megválasztott thread néhány hét alatt a Google első oldalára kerülhet az adott kategória valamely kérdésére. Innen közvetlen út vezethet az AI-válaszok citációihoz.

A módszer folyamata egyszerűen leírható: a hiteles Reddit-jelenlét segíti a thread rangsorolását, a jól rangsoroló thread pedig AI-citációt szerezhet. Ott érdemes jelen lenni, ahol ennek a folyamatnak az első eleme már működik.

Egy hús-vér példa

Képzeljünk el egy magyar céget, amely projektmenedzsment-szoftvert fejleszt, és szeretne megjelenni az AI-válaszokban, amikor valaki ilyen eszközt keres. A gyakorlati munka négy szakaszra bontható.

Első lépés: a keresési terep felmérése. A munka a Google-ben indul. A cég rákeres a saját vevőinek kérdéseire, például a „best project management tool for small agencies” kifejezésre és annak magyar megfelelőire.

Második lépés: a megfelelő thread kiválasztása. Meg kell nézni, mely Reddit-threadek szerepelnek a Google első oldalán. Tegyük fel, hogy találunk egy fél éve aktív threadet az r/smallbusiness közösségben: „What project management tool do you actually use and why?” Ez a beszélgetés már jó helyezést szerzett. Érdemes ebbe bekapcsolódni.

Harmadik lépés: citálható hozzászólás készítése. A cég alapítója egy valódi, régebb óta használt fiókkal ír egy 300–600 szavas hozzászólást.

A szöveg középpontjában a tapasztalat áll. Leírja, hogyan kezelték korábban táblázatban a projekteket, és mi romlott el, amikor a csapat létszáma tíz fő fölé nőtt. Bemutatja a kipróbált eszközöket is, kitérve arra, melyik miben bizonyult erősnek, és hol mutatkoztak a korlátai. Konkrét számokat és árakat közöl. Az átálláshoz szükséges időt szintén megadja.

A saját terméket is megemlíti, a korlátaival együtt. Már a hozzászólás elején egyértelművé teszi az érintettségét: „Full disclosure: az egyik említett eszközt mi fejlesztjük.”

A mérések szerint ez a hosszú, adatgazdag, megnevezett tapasztalatra épülő és felszavazott kommenttípus éri el a legmagasabb citációs arányt a nagy AI-motorokban.

Negyedik lépés: következetes jelenlét. Egyetlen komment ritkán hoz fordulatot.

A cégnek öt-hat releváns threadben, hónapokon át kell hasznos jelenlétet építenie. Közben a saját weboldalán is szükség van olyan tartalomra, amelyre egy Reddit-beszélgetésben érdemes hivatkozni.

Bizonyos módszereket kerülni kell. Kockázatos a friss fiókkal történő megjelenés és a linkek tömeges szórása. Ugyanígy kerülendő az álprofilokról írt önreklám és a szavazatok manipulálása.

Ezek etikailag is kifogásolhatók. A Reddit felismerő rendszerei, valamint az egyre szigorúbb hatósági fellépés miatt üzleti kockázatot is jelentenek. Egy lebukás éppen azt a hitelességet rombolja le, amely miatt ez a csatorna értékes.

A Redditen az őszinteség bizonyul a legeredményesebb módszernek. A nyíltan feltárt érintettségű, saját korlátait is elismerő hozzászólás jó eséllyel átmegy a moderáción, és gyakran jobban is teljesít. Pontosan olyan tartalom, amelyet az AI-motorok keresnek: független hangvételű és valós tapasztalatra épül.

A Reddit a feltanított memóriában

Eddig a keresési rétegről volt szó — a Reddit azonban a másik rétegben is jelen van.

A feltanított memóriában a Reddit a licencszerződéseken és a nyilvánosan elérhető tartalmakon keresztül a tanítókorpusz egyik legnagyobb, emberi tapasztalatokra épülő forrása. A modellek fórumokra emlékeztető hangja részben innen ered: valóban nagy mennyiségű fórumszövegen tanultak.

Ami egy márkáról éveken át, sok helyen és következetesen megjelenik a Redditen, jó eséllyel a következő modellgenerációk memóriájába is beépül.

A magyar terep: zárt csoportok és UGC-vákuum

Itt érdemes egy fontos hazai megjegyzést tenni. A fenti számok angol nyelvű kérdések méréséből származnak. Magyar kérdéseknél a keresési réteg magyar forrásokból dolgozik, a Reddit hazai jelenléte pedig vékony. A magyar szakmai beszélgetések jellemzően más felületeken zajlanak.

A magyar online beszélgetések legnagyobb része zárt Facebook-csoportokban történik. Ide tartoznak a vállalkozói és szakmai közösségek, valamint az „ajánljatok jó…” típusú csoportok. Jelentős mennyiségű kommunikáció zajlik Messengeren és Viberen is.

Volumenét tekintve ez tölti be a magyar Reddit szerepét. Döntő sajátossága, hogy a gépek nem látják.

A Google és az AI-bejárók nem férnek hozzá a zárt csoportokhoz. Ezek a beszélgetések nem indexelődnek és nem citálhatók, a tanítókorpuszokba sem kerülnek be. Egy márka akár tíz Facebook-csoportban is a leggyakrabban ajánlott szereplő lehet, miközben a gépi lenyomata változatlanul nulla. A magyar szájhagyomány jelentős része ezért érzékelhetetlen marad az AI-rendszerek számára. Sarkosabban fogalmazva: a magyar szájhagyomány az AI-rendszerek számára meg sem történik.

A gépek számára néhány nyilvánosan bejárható sziget látható. A Gyakorikérdések a magyar kérdés-válasz tér egyik legnagyobb szereplője, és jól rangsorol a magyar keresésekben. A keresési réteg így hozzáfér.

A Prohardver fóruma a „melyiket vegyem?” típusú technológiai vásárlási beszélgetések fontos helyszíne. Az informatikai szakmai közeg a HUP-on és – ritka kivételként – a magyar fejlesztők Reddit-közösségében is jelen van. Emellett szakterületenként kisebb fórumok működnek, változó aktivitással.

A klasszikus nagy magyar fórumok megszűnésével keletkezett űr jelentős részét a Facebook töltötte ki. A beszélgetések ezzel a gépek számára látható felületekről zárt terekbe költöztek.

A magyar keresési réteg egyik legérdekesebb sajátossága az UGC-vákuum. Az angol nyelvű AI-válaszokban gyakran Reddit-thread szolgál forrásként. Magyarul a válaszmotorok többnyire szerkesztőségi és céges oldalakból, valamint a kevés nyilvánosan bejárható fórumból dolgoznak.

Ez kétféle lehetőséget teremt. A crawlolható szigetek aránytalanul értékessé válnak: egy jó, tapasztalatra épülő válasz a Gyakorikérdéseken vagy egy részletes fórumhozzászólás magyar környezetben többet érhet, mint egy Reddit-komment az angol térben, mert jóval kevesebb forrással versenyez. A saját domainen megjelentetett, jól strukturált tartalom súlya ugyanezen okból szintén nagyobb.

A magyar piac tehát másképpen súlyozott terep. Éppen a forráshiány teremti meg a lehetőséget.

Arról egyelőre nincs ismert mérés, hogy a magyar AI-válaszok citációi pontosan hogyan oszlanak meg ezek között a források között. Saját, négy motoron futó mérési panelünk ezt a kérdést is vizsgálja, az eredményeket pedig publikálni fogjuk.

Négy következtetést érdemes hazavinni.

Először: a két nyelv két külön versenyteret jelent. Az angol tartalom a feltanított memórián keresztül a magyar válaszokat is táplálja. A magyar tartalom közben a magyar keresési lekérdezések terében versenyez, amely nagyságrendekkel kevésbé telített. Egy jó magyar összehasonlító anyag ma jóval kisebb ráfordítással szerezhet AI-citációt, mint egy hasonló angol nyelvű tartalom.

Másodszor: a technikai alap megkerülhetetlen. A szerveroldali renderelés és a gépileg olvasható tartalom alapfeltétel. Ugyanez igaz a rendezett bejárási engedélyekre. Ezek hiányában a legjobb tartalom is láthatatlan maradhat az AI-bejárók számára, függetlenül attól, mit mutat a Google.

Harmadszor: a keresési réteg gyors eredményt adhat, de folyamatos munkát igényel. Heteken belül reagál. Az ott megszerzett jelenlét csak addig tart, amíg a forrás rangsorolódik és elérhető marad. Ez bérelt jelenlét.

Negyedszer: a feltanított memória hosszabb időtávon épül. Években és modellgenerációkban kell gondolkodni. Ami oda bekerül, tartósan a modell tudásának részévé válhat. A két réteg összehangolt építése adja ki azt, amit mi gépi márkaértéknek nevezünk.